Siempre que realice una prueba de chi-cuadrado, terminará con una estadística de prueba de chi-cuadrado. Luego, puede encontrar el valor p que corresponde a esta estadística de prueba para determinar si los resultados de la prueba son estadísticamente significativos o no.
Para encontrar el valor p que corresponde a un estadístico de prueba de chi-cuadrado en R, puede usar la función pchisq () , que usa la siguiente sintaxis:
pchisq (q, df, lower.tail = TRUE)
dónde:
- q: el estadístico de la prueba de chi-cuadrado
- df: los grados de libertad
- lower.tail: Si es VERDADERO, se devuelve la probabilidad a la izquierda de q en la distribución Chi-Cuadrado. Si es FALSE, se devuelve la probabilidad a la derecha de q en la distribución Chi-Cuadrado. El valor predeterminado es VERDADERO.
Los siguientes ejemplos muestran cómo utilizar esta función en la práctica.
Ejemplo 1: Prueba de bondad de ajuste de chi-cuadrado
El propietario de una tienda afirma que un número igual de clientes entra en su tienda todos los días de la semana. Para probar esta hipótesis, un investigador independiente registra la cantidad de clientes que ingresan a la tienda en una semana determinada y encuentra lo siguiente:
- Lunes: 50 clientes
- Martes: 60 clientes
- Miércoles: 40 clientes
- Jueves: 47 clientes
- Viernes: 53 clientes
Después de realizar una prueba de bondad de ajuste de chi-cuadrado , el investigador encuentra lo siguiente:
Estadístico de prueba de chi-cuadrado (X 2 ): 4,36
Grados de libertad: (gl): 4
Para encontrar el valor p asociado con este estadístico de prueba de chi-cuadrado y los grados de libertad, podemos usar el siguiente código en R:
# encontrar el valor p para el estadístico de la prueba de chi-cuadrado pchisq (q = 4.36, gl = 4, lower.tail = FALSE ) [1] 0.3594721
El valor p resulta ser 0,359 . Dado que este valor p no es menor que 0.05, no rechazamos la hipótesis nula. Esto significa que no tenemos pruebas suficientes para decir que la verdadera distribución de los clientes es diferente de la distribución que afirmaba el dueño de la tienda.
Ejemplo 2: Prueba Chi-Cuadrada de Independencia
Los investigadores quieren saber si el género está asociado o no con la preferencia de un partido político. Toman una muestra aleatoria simple de 500 votantes y los encuestan sobre su preferencia de partido político. Después de realizar una prueba de independencia de chi-cuadrado , encuentran lo siguiente:
Estadístico de prueba de chi-cuadrado (X 2 ): 0,8642
Grados de libertad: (gl): 2
Para encontrar el valor p asociado con este estadístico de prueba de chi-cuadrado y los grados de libertad, podemos usar el siguiente código en R:
# encontrar el valor p para el estadístico de la prueba de chi-cuadrado pchisq (q = 0.8642, gl = 2, lower.tail = FALSE ) [1] 0,6491445
El valor p resulta ser 0,649 . Dado que este valor p no es menor que 0.05, no rechazamos la hipótesis nula. Esto significa que no tenemos evidencia suficiente para decir que existe una asociación entre género y preferencia de partido político.
Relacionado: Cómo realizar una prueba de independencia de chi-cuadrado en R
Encuentre la documentación completa para la función pchisq () aquí .
- https://r-project.org
- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
